ชื่อ: นายวิพุธ ภู่ทอง
รหัสนักศึกษา: 60070090
เวลาเรียน: อังคาร 13:30 - 16:30 น.
ชื่อ: นายธีรภัทร ไกรศรีสิริกุล
รหัสนักศึกษา: 60070183
เวลาเรียน: อังคาร 13:30 - 16:30 น.
ชุดข้อมูลที่ใช้จาก fivethirtyeight : comic_characters
library(tidyverse)
## ── Attaching packages ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.2.1 ──
## ✔ ggplot2 3.1.0 ✔ purrr 0.3.1
## ✔ tibble 2.0.1 ✔ dplyr 0.8.0.1
## ✔ tidyr 0.8.3 ✔ stringr 1.4.0
## ✔ readr 1.3.1 ✔ forcats 0.4.0
## ── Conflicts ───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## ✖ dplyr::filter() masks stats::filter()
## ✖ dplyr::lag() masks stats::lag()
library(fivethirtyeight)
library(stringr)
library(ggthemes)
comic_characters
by_publisher <- comic_characters %>%
count(publisher, alive) %>%
filter(!is.na(alive))
by_publisher
by_sex <- comic_characters %>%
count(sex, alive) %>%
filter(!is.na(alive)) %>%
filter((sex == 'Male Characters') | (sex == 'Female Characters'))
by_sex
by_align <- comic_characters %>%
count(align, alive) %>%
filter(!is.na(alive)) %>%
filter(align == 'Bad Characters' | align == 'Good Characters' | is.na(align))
## Warning: Factor `align` contains implicit NA, consider using
## `forcats::fct_explicit_na`
by_align
p1 <- ggplot(data=by_publisher, aes(x = publisher, y = n)) +
# map "alive" of beverage to aes "fill"" of the bar
geom_col(aes(fill = alive), position = position_fill()) +
# flip coordinate
coord_flip() +
# add labels
labs(x="", y="Characters", title="Comic characters status from each publisher (In percentage)")
p1
p2 <- ggplot(data=by_sex, aes(x = sex, y = n)) +
# map "alive" of beverage to aes "fill"" of the bar
geom_col(aes(fill = alive), position = position_fill()) +
# flip coordinate
coord_flip() +
# add labels
labs(x="", y="Characters", title="Comic characters status by character gender (In percentage)")
p2
p3 <- ggplot(data=by_align, aes(x = align, y = n)) +
# map "alive" of beverage to aes "fill"" of the bar
geom_col(aes(fill = alive), position = position_fill()) +
# flip coordinate
coord_flip() +
# add labels
labs(x="", y="Characters", title="Comic characters status by character alignment (In percentage)")
p3
จะสังเกตได้ว่า ทั้ง Marvel และ DC นั้นมีการเขียนให้ตัวละครเสียชีวิตในอัตราที่ใกล้เคียงกัน โดยอัตราการเสียชีวิตของตัวละครจาก Marvel อยู่ที่ 23.0% และตัวละครจาก DC อยู่ที่ 24.56%
p1
ต่อมาหากดูจากเพศของตัวละคร จะสังเกตได้ว่า อัตราการเสียชีวิตของตัวละครเพศชาย มีมากกว่าตัวละครเพศหญิงเล็กน้อย โดยตัวละครเพศหญิงมีอัตราการเสียชีวิตอยู่ที่ 19.9% และตัวละครเพศชายมีอัตราการเสียชีวิตที่ 25.21%
p2
สุดท้ายหากดูจากฝ่ายของตัวละครก็จะพบว่า ตัวละครที่ไม่อยู่ฝั่งใดฝ่ายหนึ่งหรือฝ่ายดี มีอัตราการเสียชีวิตน้อยกว่าตัวละครฝ่ายร้ายระดับหนึ่ง โดยตัวละครที่ไม่อยู่ฝ่ายใดฝ่ายหนึ่งมีอัตราการเสียชีวิตอยู่ที่ 19.61% ตัวละครฝ่ายดีอยู่ที่ 20.26% และตัวละครฝ่ายร้ายอยู่ที่ 28.42%
p3